物理人机交互中触觉信息数据集 TacAct 的整理与理解
机器人学
2021-08-12 v2 数据库
摘要
先进的服务机器人需要优越的触觉智能，以保障人体接触安全，并为视觉与听觉信息提供必要补充以实现人机交互，尤其在机器人与人发生物理接触时。触觉智能是基于对大量触觉数据的学习及对其背后物理含义的理解，从触觉信息中感知与识别的重要能力。本报告介绍了一个近期采集并整理的数据集“TacAct”，其包含人类受试者触摸护理机器人手臂时的实时压力分布。该数据集来自 50 名受试者共执行的 24,000 次触摸动作。此外，本文描述了数据集细节，对数据进行了初步分析，并通过卷积神经网络 LeNet-5 对不同触摸动作进行分类，检验了所采集信息的有效性。我们相信 TacAct 数据集将极大地有益于人机交互机器人领域理解不同情境下的触觉特征。
引用
@article{arxiv.2108.03779,
title = {Organization and Understanding of a Tactile Information Dataset TacAct During Physical Human-Robot Interactions},
author = {Peng Wang and Jixiao Liu and Funing Hou and Dicai Chen and Zihou Xia and Shijie Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03779},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 10 figures